最核心的内容,就是作者提出的Cross-Image Attention。这个东西是什么呢?请看下图: 图2 我们简单总结一下,给定structure image和一个appearance image,我可以令K,V是Appearance Image,Q是structure image,然后他们做常规的Self-attention操作,可以发现,两张不同的图,长颈鹿和斑马的语义是能够对应起来的,比如脖子对脖子,...
Sample appearance transfer results obtained by our cross-image attention technique. To generate an image, you can simply run the run.py script. For example,python run.py \ --app_image_path /path/to/appearance/image.png \ --struct_image_path /path/to/structure/image.png \ --output_path ...
相比于直接text2image生成,text-guided editing要求原来图像绝大部分区变化不大,目前的方法需要用户指定mask来引导生成。 本文发现cross-attention对于image的布局控制很重要。 目前已有的纯text-guided的editing(text2live)text2live,目前只能修改图片的纹理(外观),不能修改复杂的实体结构,比如把自行车换成一辆车。并且,他...
ComfyUI_CrossImageAttention是一种基于注意力机制的图像生成方法,它可以在给定外观图和结构的前提下,生成具有一致结构和外观的图。该方法的主要思想是通过计算输入图像与预训练模型之间的相似性,将注意力集中在与输入图像最相似的部分,从而实现图像的生成。 在qkv层面,ComfyUI_CrossImageAttention的工作过程如下: 1. ...
In order to tackle these challenges, we propose a noveluncertain area attention and cross-image context extraction network for accuratepolyp segmentation, which consists of the uncertain area attention module(UAAM), the cross-image context extraction module (CCEM), and theadaptive fusion module (AFM...
In this paper, we propose Cross-Attention Value Mixing Control (VMix) Adapter, a plug-and-play aesthetics adapter, to upgrade the quality of generated images while maintaining generality across visual concepts by (1) disentangling the input text prompt into the content description and aesthetic ...
Code has been made available at: (https://github.com/kuanghuei/SCAN).doi:10.1007/978-3-030-01225-0_13Kuang-Huei LeeXi ChenGang HuaHoudong HuXiaodong HeSpringer, ChamK. Lee, X. Chen, G. Hua, H. Hu, and X. He. Stacked cross attention for image-text matching. ECCV, 2018....
image-text stacked cross attention(使用文本表示图像) sij-代表这个 token 与k个region的相似度 aij是每一个region i 对于n个token的相似性分布 ai = aijej 也就是使用 token 组合来表示 rejion region 通过 token 组合表示 region 的原始表示 两者之间的关系是 R ...
Stacked Cross Attention 是一种深度学习技术,特别用于处理跨模态数据(如图像和文本)之间的交互。它通过在多个层次上逐步应用注意力机制,来捕捉不同模态数据之间的复杂关系。简单来说,它通过多层堆叠的注意力模块,让模型能够更深入地理解图像和文本之间的关联。 2. 阐述Stacked Cross Attention在图像文本匹配中的应用 在...
Image 最后用了最右边的cross attention, 一个是计算复杂度没有all attention之间大,又能相较于简单的class token方式更为有效的交互信息(众所周知CLS token表示能力没有avgpooling强) 模型效果略微提升了些,但谁知道是不是因为调参呢? 总结: 动机鲜明,但解决方式略显粗糙,没有swin的思路更有启发性。